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RSS订阅原创 朴素贝叶斯-后验概率最大化
《统计学习方法》-朴素贝叶斯-后验概率最大化含义；这里推导部分开始怎么也没有看懂，后来找资料，大概搞明白了怎么回事 一、损失函数期望公式：二、 三、条件期望最小化推导理解四、 期望风险最小化等价于后验概率最大化
2017-12-23 18:17:45
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原创 决策树
文章结构：一 、算法思想二、关键代码及注解（代码源于书中）一、算法思想步骤：（1）原始样本数据矩阵化，形式如下图所示（2）按照原始矩阵的标签值，计算数据集还未划分时的熵（3）对数据集中每一个特征，按照特征值的取值划分数据集，形成不同的子数据集，并计算子数据集的熵。（4）选择使熵增最大的划分方式选择相对应的特征为最佳划分特征。（5）判断子数据集的标签是
2017-12-09 15:54:11
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原创 K-近邻算法
文章结构一、算法思想二、代码及注解（代码来源于书中）一、算法思想 K-近邻算法是一种分类方法，其基本思想是：给定一堆 样本（特征） - 标签 数据集，对于新的只有特征的测试样本，选择有标签数据集中与测试样本距离最近的K个样本，然后取这K个样本中样本数量最多的标签作为测试样本的标签。二、代码及注解（代码来源于书中）2.1 kNN算法def
2017-11-18 15:50:09
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空空如也
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